投资风格漂移对债券型基金业绩的影响研究

清风哥

摘   要

本文选取2013年至2021年期间的开放式中长期纯债基金作为样本，运用风格分析模型进行滚动窗口回归对基金进行风格识别，并通过资产组合分析法和回归模型研究风格漂移对基金业绩的影响。实证分析发现，虽然投资风格漂移能提升基金的绝对业绩，但并不能显著提高基金的詹森指数，且与风险调整后的夏普比率是显著负相关的。高风格漂移带来的基金业绩的提高是受风格风险驱动的，频繁的风格漂移也会为基金带来额外的非系统性风险。本文的结论对投资者和基金公司监管具有可资借鉴的意义。

关键词

债券型基金  风格漂移  基金业绩

绪论

根据投资品种，我国开放式基金可以分成股票型、债券型、混合型、货币市场型、合格境内机构投资者（QDII）型等。相比股票型基金，债券型基金具有收益稳定、风险低的特点。随着债券市场发展和投资者风险分散意识加强，债券型基金每年的发行规模和数量均有明显增长。社保基金、养老基金、企业年金等风险策略较保守的投资者，都积极配置债券型基金。

对投资者来说，掌握基金风格有助于改善投资决策。然而，由于基金信息披露的内容不足，投资者难以基于基金持仓情况进行投资风格分析。而且各基金公司推出了风格多样的基金，呈现出风格漂移。风格漂移，指的是主动型投资基金风格会随着市场环境、基金经理投资策略的变化而变化，从而导致基金整体的风险收益特征漂移。

目前，关于风格漂移对债券型基金业绩影响的研究较少，期待本文弥补此领域的空白。本文研究风格漂移程度对债券型基金的超额收益率和风险是否有预测能力，丰富了债券型基金收益率预测的研究领域。本文运用实证研究方法，构造多因子模型来得出不同基金的风险暴露，从而识别基金的投资风格和风格漂移情况。期待本文研究结论能对投资者决策、基金公司经营管理提供些许参考和借鉴。

文献综述

基金风格测量主要分为基于持仓的方法和基于收益率的因子载荷法。基于持仓的方法需要高质量的基金持仓数据，囿于数据，本文采用基于收益率的方法。陈磊等（2019）把债券型基金的风格分析模型分成两类，即基于久期的分解模型和基于重新定价的收益率曲线分解理论模型。第一种将基金超额收益的来源分成资产配置、证券选择和交互效应（Brinson等，1986），或建立模型4将债券组合进行收益分解等（Campisi，2000）；第二种使用债券的定价公式推算债券价格，不使用久期和凸性度量债券的风险。例如，Fama和French（1993）认为期限因子和违约风险因子能够解释债券的价格波动。唐嘉穗（2018）基于Campisi模型分解超额收益率，归因因子分为收入效应、利率曲线结构效应和利差效应等。

Chevalier和Ellison（1999）发现基金业绩竞争是导致风格漂移出现的主要因素。Choi和Kronlund(2018)发现在无风险利率、斜率和利差水平较低时，债券型基金会提高在公共因子上的暴露程度，发生风格漂移。李颖等（2002）的数据实证发现，样本期内有大半基金发生了风格漂移。刘知博（2012）以风格漂移分值（Style Drift Score, SDS）衡量风格漂移程度，发现风格漂移程度和基金经理的异质性相关性显著。Sha(2020)发现风格漂移显著提升股票基金的净回报，但同时会增加基金的风险，不会给基金风格调整后的收益带来显著溢价。

理论基础及模型设计

（一） 理论基础及假说

基于CAPM的资产定价理论认为，一个基金的收益可以分解成与基金经理投资能力（alpha）相关的部分、系统性风险收益和非系统性风险相关的收益三个部分。Wermers等（2012）认为基金的风格漂移存在主动和被动风格漂移，主动风格漂移指的是基金经理的交易行为导致的投资组合风格漂移，例如基金经理会根据对市场的判断采取灵活的投资策略；被动风格漂移指的是市场环境的变化导致标的股票、债券的变动导致的投资组合风险收益特征发生变化。无论是主动还是被动变化，一个基金经理可以通过风格漂移改变在传统因子上的风险敞口进而影响收益，但同时也可能会改变基金的非系统性风险。Choi和Kronlund(2018)发现债券型基金会择时提高在因子上的风险暴露程度，发生“追求高收益率”的风格漂移现象。Agarwal等 (2018)也注意到，基金可以将自己的风险敞口装扮成“alpha”，并将其呈现给投资者。因而在风险调整前后，通过风格漂移，资产组合的持有期收益率可以获得正的溢价。但是，Brown等(2004)研究结果说明，投资风格变换的频率越高，基金经理判断错误的可能性越大，决策犯错的几率越大，基金的非系统性特质性风险也越高。鉴于本文的目的是实证检验基金风格漂移与未来收益率和风险之间的关系，即风格漂移是否会显著影响一个基金接下来的持有收益和风险调整后业绩，因此，本文参考Sha(2020)提出如下假设：

假设1：一个基金的风格漂移程度越高，该基金持有期收益率越高；

假设2：一个基金的风格漂移程度越高，该基金系统性风险调整后的詹森指数（alpha）没有显著变化；

假设3：一个基金的风格漂移程度越高，该基金风险调整后的夏普比率越低。

（二）模型设计



实证分析

（一）实证数据说明

本文的研究对象为债券型基金。选择2013年1月至2021年1月为研究区间，共1832只样本基金。为计算风险调整后的收益率，排除样本基金成立前6个月的净值数据。

选择银行1年期存款利率作为无风险利率的基准计算债券基金的超额收益率。以中债-综合指数（总值）财富指数收益率作为市场组合，中债-综合指数（总值）财富指数收益率减去无风险收益率为自变量，再计算基金各个窗口期对应的alpha。同时，本文选择各基金在2013—2020年的周收益率，滚动计算其每个季度的夏普比率。基金净值数据来自国泰安数据库，其他数据均来自于万得（Wind）。

（二）基金风格回归

我们选择中债国债收益率曲线上的关键期限收益率序列2，提取出利率期限结构水平、倾斜、曲率三个因子。三个因子的总方差解释和主成分结果如表1所示。



三个主成分的总方差累计解释能力达到98.229%。在三个因子3中，水平因子的解释能力最强。得到三个主成分因子后，加入利差因子得到四个因子，都通过了平稳性检验，且不存在多重共线性问题（见表2）。



接着，我们采用滚动窗口回归获得所有样本基金在4个风险因子上的风险暴露和常数项的时间序列。以60个交易日为滚动窗口，20个交易日为滚动步长，同时由于债券型基金的收益率序列存在异方差和自相关问题，本文采用Newey-West方法调整t统计量。

回归分析R²的值越大，风格分析模型对收益率序列的拟合效果越好。本文样本中R²的均值达到78.2%，中位数为85.2%，标准差为3.83%，说明我们选择的四个因子能较好衡量样本内基金净值的表现变化。

表3统计了基金风格归因模型系数结果，和显著为负。回归系数显著程度较高，证明该模型可以较为准确地进行债券型基金风格分析。



（三）基金风格漂移程度度量

SDS用来测度基金在某一时期内的风格漂移程度，等于方程回归参数方差之和的平方根。我们计算每个时点的SDS值，得到SDS的时间序列，时间序列的频率等于滚动步长。对SDS值进行缩尾2%处理，发现其平均值为2.204左右（见表4），刘知博（2012）发现我国开放式股票型基金的SDS值为5.6左右，说明纯债型基金的风格漂移程度普遍小于股票型基金。



选取样本区间内每个季度末时点，考察时点t前6个月的风格漂移程度。对SDS指标进行排名，将所有样本基金按照数量平均分为5个组（见图1），2018年之后债券型基金的风格漂移程度有所降低，可以看出近几年我国债券型基金的风格漂移行为趋于稳定。



（四）资产组合分析

将样本基金分组之后，我们将各个基金组合分别持有6个月和12个月（见表5、表6），滚动计算评价期的基金组合平均业绩。



表5列出了五个基金组合持有6个月的业绩表现。用风险调整前的收益率衡量，低风险漂移基金的超额收益率是1.96%，最高风格漂移的基金组合的平均超额收益率是2.38%，6个月期的高-低策略收益率为0.42%，高风格漂移和低风格漂移策略的超额收益率存在显著差异，t统计值为2.08；但应用系统性风险调整后的收益（alpha）之后，风格漂移溢价消失了，t统计量仅为1.14；应用风险调整后的收益（夏普比率）之后，则出现了相反的结果，第1组风格漂移程度最小的基金组合的夏普比率为0.3016，第5组风格漂移程度最大的基金组合的夏普比率为0.2086，风格漂移小的基金组合未来的业绩表现显著优于风格漂移程度高的基金，t统计量为-2.30。



表6列出了将五个基金组合持有1年的业绩表现，与持有期为6个月的结论类似。12个月期的高-低策略收益率为0.40%，高风格漂移和低风格漂策略的超额收益率存在显著差异，t统计值为2.19；但应用系统性风险调整后的收益之后，风格漂移溢价消失了，t统计量仅为0.32；应用风险调整后的收益之后，则出现了相反的结果，第1组风格漂移程度最小的基金组合的夏普比率为0.2583，第5组风格漂移程度最大的基金组合的夏普比率为0.1883，风格漂移小的基金组合未来的业绩表现显著优于风格漂移程度高的基金，t统计量为-2.73。

综上，SDS对系统性风险调整后的绩效无贡献，对风险调整后的绩效是负贡献的，即风格调整越频繁，纯债型基金的风险调整后绩效越差。因此，组合1到组合5中债券型基金业绩的提高是由风格风险驱动的，并不是alpha。频繁的风格漂移会带来风险调整后绩效的下降。

（五）SDS和基金业绩的回归

接着，本文选取了2015年前成立的242只债券型基金为样本，搜集其2015年至2020年的业绩数据和相关特征指标，以季度为时间跨度，共7163个观测数，得到一个短面板数据。构建实证模型如下：





Hausman检验的结果表明，各模型均应使用固定效应模型，因此我们分别控制了个体固定效应和时间固定效应。结果如表8所示。



结合回归结果和投资组合的表现来看，风格漂移强烈的基金有显著的风格漂移溢价。风格漂移现象既会改变传统因子上的风险敞口，进而影响收益，又会改变基金的非系统性风险。因而在风险调整前后，通过风格漂移，资产组合的持有期收益率可以获得正的溢价，但是alpha的溢价为0。同时，频繁的风格漂移也会为基金带来额外的非系统性风险。在回归模型3中， SDS的系数为负，表明基金风险调整后绩效和风格漂移负相关。

结论与建议

本文选取2013—2021年的开放式中长期纯债基金作为样本，运用风格分析模型进行滚动窗口回归，对基金进行风格识别。再运用SDS指标衡量风格漂移的程度，通过资产组合分析法和回归模型研究风格漂移对业绩的影响。实证分析发现，投资风格漂移显著影响基金的业绩，其中，风格漂移与基金的净值收益率正相关，但并不能显著提高基金的alpha，且与夏普比率是负相关的。

对投资者来说，其很难根据基金的持仓情况准确及时判断基金的风格是否发生漂移。而基金经理由于业绩压力可能提高风格漂移程度，却提升了投资风险。投资者在筛选基金进行理财时，首先应正确看待基金的业绩，不能只关注基金的净值收益率的大小，也要判断基金的业绩表现究竟是由风格风险驱动还是alpha驱动，并且了解基金的风格特征，对基金的风格漂移程度有所了解。其次应选择经营稳健的基金产品。虽然投资风格漂移会提升净值收益率，但会降低风险调整后的绩效，投资者应该充分认识到频繁风格漂移会给基金带来额外风险。

对基金公司而言，应避免频繁调整基金投资风格。不能忽略投资风格漂移为基金产品带来的潜在风险。应建立基金投资风格的动态监测机制，让投资者可以充分了解基金风格和风格漂移的现状。此外，还应重视基金经理的业绩评价和激励机制。过度强调短期业绩排名或将导致基金经理因为业绩压力出现基金风格漂移现象，使投资者承担更高的风险。

注：

1.本文感谢国家自然科学基金项目（72171225）的资助，文责自负；侯懿洳为本文通讯作者。

2.Campisi（2000）模型将资产组合收益为收入效应和价格效应，价格效应又可以分为国债收益、利差收益和选择收益。

3.本文选择了期限为1个月、2个月、3个月、6个月、9个月、1年、3年、5年、7年、10年、15年、20年、30年、40年、50年的序列。

4.同时，水平因子和各个期限的无风险利率符号相同，倾斜因子与5年以上的无风险利率符号相反，曲率因子与短期限、长期限的无风险利率符号相同，中间期限的无风险利率符号相反，符合现实。

5.一般认为市场总体行情会影响基金的投资表现。

参考文献

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[16] Wermers R. Matter of style: The causes and consequences of style drift in institutional portfolios, 2012, Available at SSRN 2024259.

◇ 本文原载《债券》2022年2月刊

◇ 作者：郭彪  侯懿洳  王静宇

◇ 作者单位：中国人民大学

                        北京工商大学

                        中国东方资产管理股份有限公司

◇ 责任编辑：唐洁珑  鹿宁宁



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作者：债券杂志